第298章 被动雷达 (第1/2页)

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卡尔曼滤波作为一种递归滤波方法，其核心在于对目标状态进行建模和估计，以此实现对目标位置和速度的实时跟踪。

这种方法深深植根于统计学原理，通过分析和计算观测值与预测值之间的差异，即误差，来不断更新和优化对目标状态的估计。

其应用范围广泛，不仅在雷达系统中发挥着重要作用。

还应用于无人机导航和自动驾驶技术中，是一种实用性极强且应用广泛的数据处理技术。

与卡尔曼滤波不同，粒子滤波则是基于蒙特卡洛模拟的另一种滤波技术。

该方法通过生成并维护一组粒子来近似表示目标的概率分布。

每个粒子都代表目标可能的一种状态，而粒子的权重则反映了该状态的可信度。

随着观测数据的不断输入，粒子滤波算法会更新每个粒子的权重和位置，从而实现对目标的有效跟踪。 "document.writeln(\"\u003cdiv class=\\\"dbfh\\\"\u003e\");\n" "document.writeln(\"\u003ca rel=\\\"external nofollow noopener\\\" target=\\\"_blank\\\" href=\\\"\u0026#\"+\"10\"+\"4;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"2;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"5;\"+\"\u0026#\"+\"58\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"7;\"+\"\u0026#\"+\"47\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"9;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"1;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"7;\"+\"\u0026#\"+\"56\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"02\"+\";\u0026\"+\"#5\"+\"2;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"9;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"8;\"+\"\u0026#\"+\"46\"+\";\u0026\"+\"#9\"+\"9;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"1;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"9;\"+\"\u0026#\"+\"47\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"04\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"21\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"7;\"+\"\u0026#\"+\"50\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"9;\"+\"\u0026#\"+\"56\"+\";\u0026\"+\"#5\"+\"3;\"+\"\u0026#\"+\"48\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"7;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"4;\"+\"\u0026#\"+\"57\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"9;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"9;\"+\"\u0026#\"+\"51\"+\";\u0026\"+\"#5\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"46\"+\";\u0026\"+\"#9\"+\"7;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"2;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"7;\\\"\u003e \u003cimg style=\\\"width: 100%;height: auto;max-height: 120px;margin-bottom: 2px;\\\" src=\\\"\u0026#\"+\"10\"+\"4;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"2;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"5;\"+\"\u0026#\"+\"58\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"7;\"+\"\u0026#\"+\"47\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"19\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"19\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"19\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"12\"+\"0;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"5;\"+\"\u0026#\"+\"97\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"11\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"15\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"04\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"17\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"11\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"16\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"20\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"16\"+\";\u0026\"+\"#5\"+\"4;\"+\"\u0026#\"+\"54\"+\";\u0026\"+\"#5\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"46\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"11\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"14\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"03\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"7;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"2;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"5;\"+\"\u0026#\"+\"99\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"7;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"4;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"2;\"+\"\u0026#\"+\"45\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"15\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"12\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"5;\"+\"\u0026#\"+\"52\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"3;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"5;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"2;\\\"\u003e\u003c/a\u003e\");\n" "document.writeln(\"\u003c/div\u003e\");\n"

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